غوص في الذكاء الاصطناعي في مجال التعلّم والتطوير والحوسبة الإدراكية مع اثنين من خبراء الصناعة
أدريان سوتو مدير استراتيجية الذكاء الاصطناعي في شركة سويت راش. يتمتع بخبرة واسعة في تقنيات النشوء والواقع الغامر، مع وعي راسخ أن أهداف العمل والتعلّم تظل في المقام الأول. أندريس فيّلالوبوس مهندس استراتيجي للذكاء الاصطناعي في سويت راش، يعمل مع فرق متعددة التخصصات لتطوير حلول ذكاء اصطناعي وتقنيات غامرة تعالج تحديات الأعمال والتعلّم. بصفته مهندس برمجيات، يبرع أندريس في ربط التقنيات الناشئة بتطبيقات عملية تلبي احتياجات المؤسسات. لقاءنا اليوم معه ومع أدريان يتناول كيف تساعد سويت راش عملاءها على تبنّي إدارة المعرفة، تدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي، وتعزيز الذكاء المعزز.
إدارة المعرفة: ماذا نفعل مع العملاء؟
أدريان: كل مؤسسة تملك كنزاً ضخمًا من المعلومات والمعرفة المتراكمة، والذكاء الاصطناعي يمنحنا الآن القدرة على استغلال هذا المخزون لإنتاج محتوى مبدع وجذاب بطرق لم نعهدها من قبل. نسعد بمساعدة العملاء على جعل معارفهم متاحة وسهلة الوصول للاستفادة منها بسرعة.
يصير الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة للوصول، مما يفتح فرصًا كبيرة لقسم التعلّم والتطوير ليقود المبادرة. تحقيق ذلك يتطلب مزيجًا من مهارات تقنية عميقة ومعرفة تصميم التعلم لتوجيه مخرجات هذه الأنظمة — ما نطلق عليه هندسة السياق. تصميم المطالب (prompts)، نماذج الاسترجاع المعززة (RAG)، وقواعد المعرفة كلها عناصر يجب إدارتها ودمجها، وقد طوّرنا أدوات تساعد في هذه العملية. وللقيام بذلك بشكل صحيح نحتاج لفهم عميق لكيفية تصميم مسارات تعلمية وكيف يستشير الناس ويستفيدون من المعلومات. إنه وقت مثير لقسم التعلّم والتطوير.
أندريس: تبنّينا إدارة المعرفة كخدمة استراتيجية، نعمل على تحويل كيفية التقاط المؤسسات لمعرفتها، تنظيمها، واستثمارها. نهجنا يركز على بناء نظم معرفية شاملة تجعل المعلومات الحرجة قابلة للوصول والتطبيق من قبل الموظفين على مختلف المستويات.
نتعاون مع العملاء لتدقيق مخزونهم المعرفي القائم، كشف الثغرات والتكرارات، وتصميم أنظمة تسهّل نقل المعرفة بين الأقسام والفرق. يشمل ذلك تطوير قواعد معرفة تفاعلية، مستودعات محتوى قابلة للبحث، وسير عمل يلتقط المعرفة الضمنية من خبراء المحتوى قبل أن تضيع. نصمم أنظمة مخصصة تمامًا بحسب احتياجات المنظمة، أو حلولًا تندمج بسلاسة مع أنظمة إدارة التعلّم القائمة.
تتكامل حلول إدارة المعرفة لدينا مع مكونات تعليمية لضمان أن المعلومات لا تُخزن فحسب بل تُستخدم فعليًا لتحسين الأداء المستمر وتطوير المهارات. نُعين مجتمعات ممارسة، ننفّذ برامج إرشاد، وننشئ حلقات تغذية راجعة تحافظ على حداثة وملاءمة المعرفة. ومع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير المعلومات المعقدة، نبحث تطبيقات مبتكرة تجعل التعلم أكثر بديهية والمعرفة أكثر قابلية للاكتشاف عبر بحث ذكي، توصيات محتوى مخصّصة، واستخراج تلقائي للمعارف.
بدمج خبرتنا في تصميم التعلم مع مبادئ إدارة المعرفة والتقنيات الناشئة، نمكّن عملاءنا من بناء مؤسسات مرنة تُحافظ على الحكمة المؤسسية وتشاركها وتطوّرها باستمرار. نلبي احتياجات المنظمات في أي نقطة من رحلتهم المعرفية ونوسّع الحلول مع تطور متطلباتهم.
برامج الشهادات (التصديقات) والتركيز على الذكاء الاصطناعي
أدريان: نفذنا العديد من برامج الشهادات في مواضيع متنوعة، وحاليًا نعمل على ستة برامج شهادات متعمقة تركز على الموضوعات التقنية الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
واحدة من مميّزاتنا هي قدرة فريق حلول المواهب على استقطاب خبراء موضوعيين في الذكاء الاصطناعي يقدمون معرفة متقدمة للعملاء. من تخصصاتهم، على سبيل المثال:
– تقنيات Google DeepMind
– أُطر عمل الذكاء والْتعلّم الآلي: TensorFlow 2.x، PyTorch، ومعالجة البيانات متعددة النمط
– أنظمة RAG: قواعد بيانات متجهية (Pinecone، ChromaDB) وقنوات البيانات
– Microsoft Azure AI والذكاء التوليدي
أضفنا قيمة عن طريق تطوير أدوات مخصّصة تسهّل عملية الإنتاج؛ على سبيل المثال، أداة تسمح بتوليد المحتوى بسرعة مع الالتزام بمواصفات العملاء بشأن طريقة عرض المعلومات وتحميلها إلى أنظمتهم.
في إحدى شهاداتنا الأخيرة للذكاء الاصطناعي، اعتمدنا نهجًا تكيفيًا ومتمحورًا حول الإنسان لبناء القدرات: صممنا تحولات نماذج ذهنية حرِجة لدعم أهداف العميل الاستراتيجية في التحول الرقمي للذكاء الاصطناعي، وشمل البرنامج ممارسات تفاعلية، أدوات آنية، وتطبيقات مثل روبوتات دردشة ومساعد/مدرّب ذكي.
نرى تزايد الطلب على برامج الشهادات خلال السنوات القليلة الماضية، ونتوقع استمرار هذا الزخم.
نصيحة لتدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي
أدريان: أنصحهم بالتواصل معنا! لكن جديًا، الذكاء الاصطناعي مجال واسع ومعقّد، والقفز في برامج تدريبية بلا هدف واضح قد يؤدي إلى تشتيت الموارد.
التدريب الداخلي الفعّال يجب أن يُبنى على مزيج من احتياجات الشركة وقدرات الأفراد. يمكن لأي شخص البدء بأساسيات الذكاء الاصطناعي، لكن المسار يتفرّع سريعًا إلى اتجاهات متعددة تحتاج توجيهًا. المفتاح أن نوازن بين متطلبات الشركة وما يتناسب مع نقاط قوة واهتمامات المتعلّم لتحديد مسارات التكوين المستقبلية.
بدايةً، قيّم نضج مؤسستك في مجال الذكاء الاصطناعي، حدد الاتجاه الاستراتيجي الذي تريد السعي إليه، ثم استخدم تلك الرؤى لبناء هيكل التدريب.
أندريس: تدريب الذكاء الاصطناعي يحتاج نهجًا استراتيجيًا ومؤسسًا يزيل الضجيج ويركّز على القيمة العملية. أوصي بأن يبدأ العملاء بتقييم واقعي لاحتياجاتهم التجارية بدلاً من مطاردة صيحات الذكاء الاصطناعي.
أولًا: أنشئ أسس محو الأمية في الذكاء الاصطناعي عبر المنظمة. كثيرون يحتاجون لفهم ما يمكن وما لا يمكن للذكاء الاصطناعي فعله قبل أن يستخدموه بفعالية. ركّز على بناء مهارات التفكير النقدي تجاه مخرجات الذكاء الاصطناعي—تعليم الموظفين كيفية التحقق من النتائج، تقييمها، وتطبيق الحكم البشري عليها.
ثانيًا: أعطِ الأولوية لتطبيقات ذكية ناضجة ومثبتة العدوى بدلًا من تجريبية فقط. أدوات إنشاء المحتوى، تحليل البيانات، وأتمتة العمليات تُظهر عائد استثمار واضحًا ومستعدّة للاستخدام المؤسسي.
ثالثًا: طوّر أطر حوكمة مبكرة، تشمل تدفقات عمل تحقق صارمة من مخرجات الذكاء الاصطناعي. ضع مبادئ لحماية الخصوصية، معايير الدقة، واستخدام أخلاقي، وأنشئ عمليات مراجعة متعددة المراحل ومعايير جودة وإشرافًا بشريًا إلزاميًا في نقاط اتخاذ القرار الحرجة. أنشئ سلاسل محاسبة واضحة وحلقات تغذية راجعة تلتقط ما ينجح لتكرار وتحسين الاستراتيجية.
أخيرًا: دمج تدريب الذكاء الاصطناعي مع نظم إدارة المعرفة والتعلّم القائمة. أدوات الذكاء الاصطناعي تكون أكثر تأثيرًا عندما تعزّز الخبرة البشرية بدلًا من استبدالها. درّب الموظفين على استخدام الذكاء كمكمل للمعرفة المهنية، مع التشديد على أن تدفقات التحقق هي ممارسات ضمان جودة تحمي سمعة وفعالية المنظمة.
الهدف بناء قدرات مستدامة تتماشى مع قيم وأهداف المنظمة، مع التركيز على نتائج قابلة للقياس وتطبيقات عملية يمكن للموظفين إتقانها وتحسينها تدريجيًا، مع آليات تحقق قوية تضمن نتائج عالية الجودة.
الحوسبة الإدراكية مقابل الذكاء المعزز والذكاء الاصطناعي: ماذا يجب أن يعرف قادة التعلّم؟
أدريان: عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي غالبًا نستخدم المصطلح العام وحده؛ لكن من المهم تحديد أي جانب من الذكاء الاصطناعي نتناول. يجب أن نركز في محادثاتنا، خاصة عندما تتعلق الاستراتيجيات المؤسسية وحلول العملاء، على تفاصيل محددة لأن ذلك يسهل التواصل ويحفّز العمل.
مصطلحا “الحوسبة الإدراكية” و”الذكاء المعزز” يشيران إلى تطبيقات محددة للذكاء الاصطناعي. الحوسبة الإدراكية تختص بمحاكاة عمليات التفكير البشري في نماذج حاسوبية: مثل أنظمة تحلل سلوك المتعلّم وتفضيلاته وأدائه لتكييف المحتوى في الوقت الفعلي، أو نظام يُحاكي مدرسًا بشريًا يقدم تغذية راجعة آنية—كما فعلنا في مشروع مع شركة هيلتون حيث أنشأنا روبوتًا يُدعى VIC استخدم معالجة اللغة الطبيعية والتعرّف على الصوت ونموذج لغوي كبير لتقديم ملاحظات على مدخلات المتعلّمين اللفظية. في هذه الأمثلة نحل محل العنصر البشري بجزء من النظام الذكي.
الذكاء المعزز، من ناحية أخرى، فلسفة تُركّز على استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز القدرات البشرية لا لاستبدالها. إنه نهج متمحور حول الإنسان: كيف نُعزّز عملية التعلم؟ عبر مرشد، مدرّب، محاكاة؟ ما أفضل طريقة لعرض المعلومات؟ كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في ذلك؟ في مشروع هيلتون، كانت محادثاتنا حول الحوسبة الإدراكية تقنية في جوهرها، بينما ارتكزت محادثاتنا حول الذكاء المعزز على كيفية قياس اتقان المتعلّم للمادة. كلا النقاشين هدفهما تحسين التدريب، لكن كل منهما استلزم مهارات ومقاربات مختلفة.
أندريس: أرى الحوسبة الإدراكية والذكاء المعزز مفهومان مترابطان لكن متميزان، وفهم العلاقة بينهما ضروري. الحوسبة الإدراكية تشكّل الأساس: أنظمة تعالج المعلومات بطريقة تقارب التفكير البشري، تفهم السياق، تتعلم من الخبرة، وتتعامل مع الغموض—ما يجعلها مناسبة لسيناريوهات تعليمية معقدة.
الذكاء المعزز يبني على هذا الأساس بفلسفة واضحة: الذكاء يجب أن يعزّز القدرات البشرية. في سياق التعلّم، يعني ذلك تصميم حلول تُضخّم خبرات وقدرات ومهارات المدرّسين والموظفين، مع الاحتفاظ بالإشراف البشري للحالات الدقيقة والدعمة العاطفية. بدلاً من السعي لأتمتة تامة، يحافظ الذكاء المعزز على الوكالة البشرية.
الآثار العملية لقادة التعلّم كبيرة: ابحثوا عن حلول تُعزّز فعالية مصممي المحتوى بدلاً من استبدالهم. اختاروا منصات تحلل بيانات المتعلّمين لتقترح مسارات مُخصّصة مع إبقاء المدرّس في موقع اتخاذ قرار المنهج. أدوات تؤتمت مهام روتينية كمتابعة التقدّم وتجميع المحتوى تُحرّر فرقكم للتركيز على بناء العلاقات وحل المشكلات المعقدة.
أساس الحوسبة الإدراكية يمكّن أيضًا تكامل إدارة المعرفة المتطوّر: أنظمة تفهم السياق والعلاقات بين المفاهيم، تكشف الثغرات المعرفية، تقترح خبراء مناسبين، وتتنبأ باحتياجات التعلم وفق تغيّرات العمل. المفتاح هو الحفاظ على توازن يمكّن الذكاء من التعرف على الأنماط ومعالجة الكمّيات، مع حفظ العنصر البشري الذي يجعل التعلم ذا معنى وموثوقًا وقادرًا على التحول.
الذكاء المعزز مقابل التعلّم المعزز: ما الفرق ولماذا نهتم؟
أدريان: سبق وقلنا إن الذكاء المعزز يُستخدم لتقوية أداء المتعلّم بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهذا هو حدّ المصطلح ضمن نطاق الذكاء. لكن ثمة مصطلح أوسع: التعلّم المعزّز، ويشمل أي تقنية أو مزيج تقنيات تُستخدم لتحسين تجربة التعلّم — وقد يشمل الذكاء الاصطناعي أو لا يشمله. مثال مألوف هو استخدام تقنيات الواقع الافتراضي والواقع المختلط لتعزيز التعلم؛ هنا قد لا تدخل عناصر ذكية اصطناعية، لكن التجربة تبقى معزّزة.
باختصار، التعلّم المعزّز هو مصطلح شامل يشمل جميع تقنيات تعزيز التجربة التعليمية، فيما الذكاء المعزز هو فلسفة ضمن الذكاء الاصطناعي تركز على دعم التفكير البشري بدلًا من استبداله.
أندريس: أشرحها بأن الذكاء المعزز هو الإطار الفلسفي الأوسع—نهج للتعاون بين الإنسان والآلة—بينما التعلّم المعزّز هو تطبيق ذلك الإطار تحديدًا على تطوير المهارات ونقل المعرفة. لماذا يهم قادة التعلّم؟ لأن هذا الاختلاف يحدد كيفية تقييمكم وتنفيذكم للتقنيات التعليمية: الحلول المبنية على مبادئ التعلّم المعزّز تزيد من فعالية الفرق وتحفظ العلاقات الإنسانية التي تمنح التعلم معناه. هي تقوم على أتمتة المهام الروتينية لتحرير الوقت للأنشطة ذات القيمة العالية، مع دمج قدرات البيانات والذكاء الآلي مع حكمة وسياق الخبراء البشريين.
وحدة الوكلاء الذكيين (AI agents) في بيئات التعلّم: وجهة نظرنا
أدريان: الوكيل الذكي نظام مستقل يتفاعل مع بيانات الإدخال، يعالجها، ويتصرف وفق أهداف محددة — مثل دردشة مساعدة في ضمان جودة تنفيذ مهام أو أداة تقدم معلومات مناسبة أثناء أداء مهمة. يختلف الوكيل عن الأنظمة الإدراكية في أنه لا يضطر للتصرف كشبه إنسان. يمكن لنظام الحوسبة الإدراكية أن يضمّ عدة وكلاء كوحدات مكوّنة.
نحن نرى في هؤلاء الوكلاء استخدامًا ثمينًا في مساعدة المتعلّمين على اكتساب الكفاءة. إمكانية طرح سؤال والحصول على إجابة موجزة أثناء إتمام تدريب أو أداء مهمة قيمة عالية لأي متعلّم يسعى لسدّ ثغرات معرفية أو تعمق فهمه.
كجزء من أنظمة الحوسبة الإدراكية، تتفاعل الوكلاء مع المتعلمين لتوفير فرص ممارسة للخدمات العملاء أو التدريب أو القيادة، وتقديم تغذية راجعة غنية بصبر لا متناهٍ—واستخدمنا مثل هذه الوكلاء في مشاريع عدة ووجدناها فعّالة وجذابة.
أندريس: أضيف أن هناك رابطًا قويًا بين قواعد المعرفة والوكلاء. على الشركات بناء قواعد معرفة متكاملة تتصل بفاعلية مع أنظمتها الذكية. سيكون الوكلاء الأنظمة المستقلة التي تتفاعل مع هذه القواعد لأداء مهام متنوعة.
في المستقبل ستعتمد المؤسسات على بنية موحّدة حيث يتكامل الذكاء، التطبيقات، والمعرفة، مع وكلاء ينهض كلّ منهم بمسؤولية محددة لدعم العمليات. الوكلاء يمثلون قفزة في دعم التعلم الآلي: أنظمة تستطيع إدراك البيئة واتخاذ قرارات وتنفيذ إجراءات عبر أنظمة متعددة دون تدخل بشري مستمر. بفضل قابليتها التشغيلية، يمكن أن تراقب الفجوات المهارية، تجمع محتوى تعلّم مناسبًا من مصادر متعدّدة، وتنسّق تدخلات تدريبية تلقائيًا.
يمكنهم أيضًا ربط المتعلّمين بالمرشدين الملائمين في الوقت الحقيقي، تقديم تدريب شخصي متكيّف، وجدولة جلسات، وتحديث ملفات الموظفين استنادًا إلى شهادات مكتسبة، وتحفيز أتمتة فورماليات في أنظمة إدارة التعلّم — ليصبحوا منسقين حقيقيين يعملون عبر حدود الأقسام والأنظمة.
مع ذلك، يجب الاعتراف بأن الوكلاء يتفوّقون في التعرف على الأنماط ومعالجة البيانات والتكامل النظامي، لكن عناصرٍ إنسانيةً أساسيةً في التعلّم لا يستطيعوا استبدالها: التعاطف، الحكمة السياقية، والقدرة على حل المشكلات الإبداعي وفهم ديناميكيات الثقافة المؤسسية والعلاقات الشخصية.
من وجهة نظري، ستكون قيمة الوكلاء في كونهم أدوات للتعلّم المعزّز لا بديلاً مستقلاً عن محترفي التعلّم والتطوير. عليهم أن ينجزوا أعباء التحليل، تنظيم المحتوى، التكامل الروتيني، بينما يبقى لدى البشر السيطرة على القرارات الاستراتيجية وبناء العلاقات والتدخلات المعقّدة. التنفيذ السليم يعني أطر تحقق قوية وحدود واضحة تحترم قدرة الوكلاء ومحدودياتهم، مع إشراف بشري في نقاط حاسمة وشفافية في آليات اتخاذ القرار ومسارات للتدخل البشري. وبما أن الوكلاء قد يصلون ويعدّلون بيانات عبر أنظمة، تصبح بروتوكولات الأمان ومسارات التدقيق ذات أهمية قصوى.
أتوقع أن تتطور الوكلاء لتصبح منسقين تعلّم متقدّمين يساعدون على توسيع نطاق التعليم الشخصي مع الحفاظ على العلاقات البشرية التي تجعل التعلم ذا مغزى. المؤسسات الناجحة ستكون تلك التي تدمج هذه الأدوات بعناية لتعظيم قدرات فرق التعلّم والتطوير مع الحفاظ على الخبرة البشرية في قلب التجربة التعليمية.
خاتمة
شكرًا لأدريان سوتو وأندريس فيّلالوبوس على مشاركتهما أفكارهما القيمة. إذا رغبتم في استكشاف طرق تبنّي الذكاء الاصطناعي ضمن برامجكم التعليمية، اطلعوا على نهج سويت راش في استمرارية الذكاء الاصطناعي وقطاع التعلّم، الذي يغطي العناصر اللازمة من وضع خبراء الموضوع إلى تدريب مهارات الذكاء الاصطناعي، ليعين مؤسساتكم على الرحلة المقبلة في هذا المجال.